Estimating the Degree of Fiscal Dominance in a DSGE Model with Sticky Prices and Non-Zero Trend Inflation ∗
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the interdependence between fiscal and monetary policy in a DSGE model with sticky prices and non-zero trend inflation. We characterize the fiscal and monetary policies by a rule whereby a given fraction κ of the government debt must be backed by the discounted value of current and future primary surpluses. The remaining fraction of debt is backed by seigniorage revenues. When κ = 1, there is no fiscal dominance, since the fiscal authority backs all debt and accommodates the (independent) monetary policy, by adjusting current or future primary surpluses to satisfy the government’s intertemporal budget constraint. If κ = 0, all debt is backed by the monetary authority and there is complete fiscal dominance. A continuum of possibilities lies between these two polar cases. We numerically show that: 1) the degree of fiscal dominance, as measured by (1 − κ) , is positively related to trend inflation, and 2) when prices are sticky, κ has significant effects on the business cycle dynamics. The model is estimated using Bayesian techniques. Estimates of κ imply a high degree of fiscal dominance in both Mexico and South Korea, but almost no fiscal dominance in Canada and the U.S. The country-specific estimates of the structural parameters are used in a second-order approximation of the equilibrium around the deterministic steady-state to evaluate the welfare costs of fiscal dominance. Results suggest significant welfare losses for countries with high degrees of fiscal dominance. JEL Classification: E31, E42, E50, E63
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».